是时候训练分类器了

Time to train classifier

本文关键字：分类器 候训练      更新时间：2023-10-16

我想训练我自己的 haar 级联并生成我自己的 xml 文件。但我担心这会占用我的全部时间。我需要为 5 个个人资料图像训练分类器，以便它在个人资料图像中检测它们的鼻子和嘴巴。我想知道这样做需要多少时间，因为我只有几天的时间来提交我的项目。另外，opencv 中还有其他替代方案可以检测个人资料图像中鼻尖和嘴角的坐标吗？我已经发布了几次关于这个的文章，但人们用研究论文来回答。

如果你没有充足的时间，我建议你用另一种选择（由opencv完成）来使用这个库（flandmark）。它非常容易集成（不超过 3 分钟）。

下载文件（cpp，h），将它们放在项目的目录中。不要忘记在代码中调用这一行非常重要：

FLANDMARK_Model * 模型 = flandmark_init（"flandmark_model.dat"）;

检查同一页面中的示例。

实际上flandmark_model.dat是一个检测模型，已经训练用于面部特征点检测。这个开源库使用Opencv。

如果您有集成问题，请告诉我

编辑：

如果您只需要眼睛、鼻子和嘴巴点，您只需从包含面部特征点（float* 地标）的数组中选择您的选择，例如： 

extern_Right eye.x = landmarks[12];
extern_Right eye.y = landmarks[13];
nose.x = landmarks[14]
nose.y = landmarks[15]
leftmouth.x = landmarks[6]
leftmouth.x = landmarks[7]
rightmouth.x = landmarks[8]
rightmouth.x = landmarks[9]
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